实现无向图的邻接表存储结构构建并输出 基于一种存储结构实现图的dnf遍历

无向图的邻接表存储结构可以通过以下步骤进行构建和输出：

首先，我们需要定义一个包含图中所有顶点的列表，每个顶点都需要有一个唯一的标识符。

然后，我们可以创建一个与顶点数量相同的列表，每个元素都是一个链表。这些链表表示每个顶点的邻接顶点。

接下来，我们需要遍历图中的每条边，并根据边的两个顶点来更新邻接表。具体来说，对于每条边 (v, w)，我们将 w 加入到 v 的邻接链表中，将 v 加入到 w 的邻接链表中。

最后，我们可以按照邻接表的格式输出图的结构。对于每个顶点和其邻接顶点，我们可以依次输出。例如，对于顶点 v 和其邻接顶点 w1、w2、w3，输出可以为：v -> w1 -> w2 -> w3。

至于基于邻接表的图的深度优先遍历（DNF遍历），可以采用以下算法：

1. 创建一个布尔类型的列表，用于标记每个顶点是否已经被访问过。
2. 从图中的一个未被访问过的顶点开始，将其标记为已访问，并输出该顶点。
3. 遍历该顶点的邻接顶点。对于每个邻接顶点，如果它还没有被访问过，则递归调用深度优先遍历函数。
4. 重复步骤3，直到所有顶点都被访问过。

这样，我们就可以基于邻接表的存储结构实现图的深度优先遍历，并按照顶点的访问顺序输出。

相关问题

建立无向图邻接表存储结构，输出深度和宽度优先遍历顶点访问次序。

建立无向图邻接表存储结构，可以使用链表来表示每个顶点的邻接点。对于每个顶点，我们可以用一个链表来存储它的邻接点，这个链表的头结点就是该顶点本身。

深度优先遍历可以使用递归或者栈来实现。从起始顶点开始，首先访问它的一个邻接点，然后再访问这个邻接点的一个邻接点，以此类推，直到访问完所有的顶点。在访问每个顶点时，我们可以记录下它的访问次序。

宽度优先遍历可以使用队列来实现。从起始顶点开始，首先访问它的所有邻接点，然后再访问这些邻接点的所有邻接点，以此类推，直到访问完所有的顶点。在访问每个顶点时，我们可以记录下它的访问次序。

无论是深度优先遍历还是宽度优先遍历，都需要遍历所有的顶点，因此时间复杂度都是O(V+E)，其中V是顶点数，E是边数。

请基于邻接矩阵存储结构构建带权无向图，输出其深度遍历序列和广度遍历序列。

好的，我可以为您提供一个基于邻接矩阵存储结构的带权无向图的深度遍历和广度遍历的算法实现。

首先，我假设您已经了解了邻接矩阵存储结构，即使用一个二维数组来表示图中各个节点之间的边的关系和权值。

接下来，我们可以考虑使用递归的方式来进行深度遍历。具体步骤如下：

1. 从指定的起始节点开始遍历，将其标记为已访问。
2. 访问当前节点，并将其加入深度遍历序列中。
3. 对于当前节点的每个未访问的邻居节点，递归调用深度遍历函数。
4. 重复以上步骤，直到遍历完所有节点。

下面是一个基于邻接矩阵存储结构的深度遍历的实现代码：

def depth_first_traversal(graph, start, visited, traversal):
    visited[start] = True
    traversal.append(start)
    
    for i in range(len(graph)):
        if graph[start][i] != 0 and not visited[i]:
            depth_first_traversal(graph, i, visited, traversal)

其中，graph是邻接矩阵存储的图，start是遍历的起始节点，visited是一个布尔数组，用于标记节点是否已经被访问过，traversal是深度遍历序列。

接下来，我们可以考虑使用队列的方式来进行广度遍历。具体步骤如下：

1. 将起始节点加入队列，并标记为已访问。
2. 从队列中取出一个节点，并将其加入广度遍历序列中。
3. 对于当前节点的每个未访问的邻居节点，将其加入队列，并标记为已访问。
4. 重复以上步骤，直到队列为空。

下面是一个基于邻接矩阵存储结构的广度遍历的实现代码：

def breadth_first_traversal(graph, start):
    visited = [False] * len(graph)
    traversal = []
    queue = []
    
    queue.append(start)
    visited[start] = True
    
    while queue:
        current = queue.pop(0)
        traversal.append(current)
        
        for i in range(len(graph)):
            if graph[current][i] != 0 and not visited[i]:
                queue.append(i)
                visited[i] = True
    
    return traversal

其中，graph是邻接矩阵存储的图，start是遍历的起始节点，visited是一个布尔数组，用于标记节点是否已经被访问过，traversal是广度遍历序列。

希望这个算法实现可以帮助您完成对带权无向图的深度遍历和广度遍历。